Na fronteira da New Technology, Data & Analytics se estabelece como uma área crítica para a informação estratégica e a tomada de decisões nas organizações.
O alicerce desse campo repousa no uso robusto de Inteligência Artificial (AI) e Aprendizado de Máquina (ML) para transformar grandes volumes de dados em insights valiosos.
As subdivisões de Analytics, incluindo Descriptive, Diagnostic, Predictive e Prescriptive, oferecem uma gama completa de ferramentas para compreender e influenciar tanto o presente quanto o futuro dos negócios.
A seguir são explorados alguns dos principais desafios atuais:
Complexidade de Integração de Dados
· A consolidação de dados de fontes heterogêneas permanece como um desafio, exigindo soluções sofisticadas para integrar, limpar e homogeneizar informações em um formato útil.
Qualidade dos Dados
· A precisão, atualidade e relevância dos dados coletados são fundamentais. Lidar com dados imprecisos ou desatualizados pode levar a insights incorretos e decisões de negócios mal-informadas.
Escassez de Talentos
· Existe uma lacuna significativa de habilidades no mercado, com uma necessidade crescente de profissionais qualificados em Data Science, AI e ML.
Compreensão dos Modelos de ML
· À medida que os modelos de ML se tornam mais complexos, sua interpretabilidade e a capacidade dos usuários de negócios de compreendê-los se tornam desafios significativos.
Segurança de Dados
· Com regulamentações cada vez mais rígidas, como GDPR e LGPD, as organizações devem garantir que os dados sejam usados e armazenados de maneira segura e conforme a lei.
Ética e Viés em AI
· O desenvolvimento de modelos de AI que são justos e não discriminatórios é uma área de foco crescente para evitar o viés e promover a equidade.
Escalar Analytics
· Desenvolver capacidades analíticas que possam ser escaladas conforme a empresa cresce continua sendo um desafio, especialmente em organizações globais.
Velocidade de Insight
· Em um mundo onde a velocidade das mudanças é rápida, produzir insights em tempo hábil é um desafio constante.
Custo de Infraestrutura e Operações
· O custo associado ao armazenamento, processamento e análise de grandes conjuntos de dados pode ser proibitivo.
Adoção Organizacional
· A integração efetiva de insights analíticos nos processos de tomada de decisão da empresa requer mudanças culturais e organizacionais.
Esses desafios destacam a necessidade de uma abordagem holística que integre tecnologia, pessoas e processos.
A convergência de AI & ML com práticas analíticas tradicionais promete transformar a maneira como as organizações operam e competem, mas somente se os desafios atuais forem reconhecidos e abordados com estratégias inovadoras e uma cultura que valoriza dados e aprendizado contínuo.
